深度非对称瓶颈DAB
时间: 2023-11-19 21:49:06 浏览: 44
深度非对称瓶颈(DAB)是一种新的模块,它采用非对称卷积和扩张卷积来构建瓶颈层。DAB模块的组合形成了DABNet,该网络生成了足够的接受域,并密集地利用了上下文信息。DABNet专门用于实时语义分割任务,在城市场景和摄像机视频数据集上实验表明,该方法在速度和精度之间取得了平衡。在Cityscapes测试数据集上,DABNet在没有任何预处理模型和后处理的情况下,实现了70.1%的平均IoU,并且在单个GTX 1080Ti卡上速度达到104 FPS。
相关问题
DAB station
DAB(Digital Audio Broadcasting)是一种数字音频广播技术,它通过数字信号传输音频内容,提供更高质量的音频接收和更多的广播频道选择。DAB station是指提供DAB数字音频广播服务的广播电台或频道。
DAB station相比传统的FM/AM广播电台具有以下优势:
1. 更好的音质:DAB采用数字信号传输,可以提供更高质量的音频,消除了传统广播中的杂音和干扰。
2. 多频道选择:DAB可以同时传输多个频道,用户可以根据自己的喜好选择不同的音乐、新闻、体育等节目。
3. 文字和图像信息:DAB可以传输文字和图像信息,例如歌曲名称、艺术家信息、新闻标题等,提供更丰富的用户体验。
4. 自动搜索和切换:DAB设备可以自动搜索可用的DAB station,并在信号弱或中断时自动切换到其他可用频道,提供更稳定的接收效果。
dab transformer
Dab Transformer是一种用于自然语言处理的预训练模型,是由微软研究院提出的一种改进版的Transformer模型。Dab Transformer与BERT、RoBERTa等模型类似,都是采用了预训练加微调的方式进行训练,并在各种下游任务中取得了不错的表现。
Dab Transformer相较于原始Transformer模型,在训练过程中采用了一种名为Dynamic Attention Builder(DAB)的方法,可以在不同的层次上动态地调整注意力机制,使得模型更加灵活和适应性强。
在各种自然语言处理任务上,Dab Transformer都取得了很好的效果,包括文本分类、文本生成、问答系统等任务。同时,Dab Transformer也有着较高的计算效率,适合应用于实际生产环境。